大数据与美学新思维.docx

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1、摘要：大数据改变了科学和认识的范式，同时也对传统美学产生冲击和影响。首先是关联思维和计算思维的结合。大数据在人工智能艺术中的应用，说明艺术中的关联思维可以被算法所表示。其次是全面性认识与小样本方法的融合。全面的数据带来了客观性，使得艺术从专家驱动走向了观众和流量驱动，而人类在小数据限制下的“隐喻-联想”能力，也为实现人工智能的“大任务”提供了可能。最后，大数据技术还可以融合静态思维和动态思维、定性分析和定量分析、理性认识和感性认识等。但是，我们也要警惕“数据中心主义”和“数据霸权”，防止大数据造成的审美同一化。我们应该提升人们的“数据素养”，用“审美理性”来限制和引导大数据技术的发展。从古希腊

2、思想家毕达哥拉斯认为“万物皆数”，到物理学家惠勒(A. Wheeler )提出“一切源自比特”，人们对世界的认知似乎回到原点，然而这里面的内涵却已经千差万别。数据是人们标识、衡量和认识事物的一种方式，但并非唯一的方式。阿科夫(艮L Ackoff )等学者提出人类认识的金字塔等级：数据(data )、信息(information) 、知识(knowledge) 、智慧(wisdom)(DIKW ),数据处于最基础的地位，信息、知识和智慧都可以与数据关联起来。然而，过去的人们受制于有限的计算能力，并不能有效利用数据的规模优势，直到网络、人工智能和大数据技术发展起来后，“大数据”才能为人类所用，并正

3、在改变人热门网剧长安十二时辰中设想了一种算法“大案牍术”，根据“大唐卷宗案牍中记录的各种数字，就可以准确推断真相，预测未来有人认为这是一种古代的“大”数据，但是，这些有赖于人力去查找、推算和处理的数据，能真正称得上“大数据”吗？实际上，现代“大数据”的数量，与唐代卷宗数据不是一个数量级。大数据不仅仅意味着我们的数据量的极速增加，而且大数据主要有三个方面的特征，简称为“3V”，即数量（volume ）大，种类（variety）多和速度（velocity）快。大数据技术的出现，其基础在于我们处理大规模数据的能力的提升，以及我们对大规模数据的认识发生了根本的转变。学者认为，相较之前的小数据时代对少量

4、优质数据以及因果性的重视，大数据更加重视相关性、全面性和复杂性。图灵奖获得者格雷（J. Gray ）认为，大数据让科学范式进入第四阶段一“数据密集型科学范式”，与之前的三种科学范式经验的、理论的和计算的范式 不同，第四范式统一了理论、实验和模拟。大数据不仅改变了科学和认识的范式，也在文化和艺术领域产生了极大的影响，如网飞（Netflix）公司重视对观众的观影习惯和审美偏好的数据调查，抖音等APP则根据观众的点击率进行针对性的推送等。因此，大数据技术的出现，也势必对文化艺术领域产生影响，冲击传统的文艺研究和美学思维。下面，我们就来看看，大数据对传统美学思维产生了哪些冲击和影响。一、关联思维与计算

5、思维的结合20世纪初，哲学发生了 “语言转向”，这对美学也产生了极大的冲击。哲学家维特根斯坦(L. Wittgenstein )在其前期作品逻辑哲学导论中认为人类的思想是世界的图示，两者有一一对应的关系，可以用语言(命题)和逻辑符号来表示世界中存在的事实。同时，维特根斯坦认为美学、伦理学等属于虚假命题，是无法用语言言说的，因为这些命题没有真值。事实上，美学命题是否有真值、是否可以表示为真值函项，与美学命题是否有意义并不等同，因为美学和艺术等问题是非常复杂的集合和系统，是非收敛的、非二维的。阿多诺(T. Adorno )认为,艺术中蕴含“真理内涵”(Wahrheitgehalt )它是有历史和社

6、会维度的。因此，美、艺术这些概念，都是一种“星座(KonsteUation ),随着历史和社会的发展而不断变化。大数据技术的出现，使得我们可以重新考量艺术、美和情感等概念。信息论认为，世界上的一切事物都是有信息的，信息可以表示为数据。那么，数据也可以成为表示世界的一种最基本的图示，不过这种图示并非是维特根斯坦式的静态图示论，数据和世界并非是一一对应的映射关系，而是一种动态的、复杂的“同构关系”。大数据研究表明，这种“同构关系”是可能的。不过这种共同的“结构”是什么，现在还说不清楚，因为大数据本身就是一种复杂性数据的集合，大数据之间、大数据与事物之间并非是一种明确的、单一的因果关系，而是复杂的相

7、关关系。因此，“我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系(correlation ) ”。相关性与因果性既有联系又有区别。有学者认为，因果关系是一类相关关系；有人则认为，相关关系是因果关系的派生，是一种 “因素关系”，相关关系适合定量研究，因果关系适合定性分析，两者需要结合起。相较于因果性，艺术思维更重视事物之间的相关性，这种相关是艺术形象、物象、文化以及情感之间的关联，如白云与苍狗之间是形象的联系，再由白云、苍狗想到历史变迁，则是形象与文化、情感之间的联系。形象之间的联系可能是联想的、想象的、象征的或者比喻的，这些联系是相关的，但未必有因果联系。葛瑞汉(A.

8、Graham)认为，关联思维(correlative thinking)是“艺术中的创作和欣赏活动它与科学思维差距很大，但是也并非与真理无关。艺术的这种思维方式包含了复杂的关系，包含了时间-空间、历史-社会的维度，例如梅、兰、竹、菊象征着君子的品格，即将植物的自然属性(忍耐严酷环境)与君子的社会属性(道德品质)进行了联系，这种联系背后是历史文化的积淀。长期以来，我们认为这种艺术的关联思维是无法解释的， 更别说对之进行表示和计算。柏拉图将颂诗人的艺术活动视作一种神秘的“迷狂”状态，康德则认为艺术不像科学那样有规则可供学习，艺术需要的是“天才”。然而，大数据和人工智能的出现正在改变人们对艺术关联思

9、维的认识。例如，Netflix在制作电视剧时，就运用了大数据来调查和研究观众的审美心理和偏好，其出品的影视剧如纸牌屋和麦克白的海报封面上有着相似的深色背景色调，以及象征着权力与杀戮的带血的手。在Hadoop峰会上，网飞的技术人员认为，通过大数据对色彩的分析可以“测量客户之间的差别”。这些数据可以帮助公司分析客户对不同色彩、情节、人物和故事的偏好。艺术形式和审美偏好被算法化的同时，还体现在人工智能艺术上。微软小冰程序通过学习大量的诗歌作品而学会了写诗，CAN (creativeadversary networks )系统、Google Deepdream 程序、清华道子”程序可以生成油画和中国画

10、作品。这些人工智能程序通过深度学习(deep learning )和大数据技术，实现了对人类艺术的模仿。虽然人们还不清楚人工智能是如何掌握这些艺术规律以及这些规律到底是什么，但是，我们已经可以用程序和算法来表示与生成艺术，这是不争的事实。关联思维还体现在人们的情感和与对象的联系上，比如不同“情感计算 (affectivecomputing )正是通过将这些艺术形式与情感的大量数据进行对照，来寻找两者之间的联系。大数据、人工智能等技术在审美和艺术上的运用表明，我们的美学思维也应该吸纳计算思维。计算思维的“本质是抽大数据时代，那种认为艺术是无法认识、更无法被算法化的传统美学观点受到了挑战。人们的关

11、联性(相关性)思维也是内含着复杂的逻辑和因果规律的，只不过这种规律是非线性的、动态的，包含了大量的数据，人的大脑无法处理这些数据，所以将之神秘化。当我们的计算机和人工智能可以处理和学习这些数据之后，艺术中的一些关联性也就可以被算法化。同时，大数据也告诉我们，不要单维的、线性的、固定地看待数据之间、事物之间的关系，正如专家所说，大数据所用到的“聚类算法”不是线性或对数曲线式的规模，而是立方级的规模，因此很多算法会失效。因此，未来的美学将走向关联思维和计算思维相结合的阶段，新的实验美学、信息美学、神经美学、人工智能美学等流派就是这种趋向的代表。信息美学认为审美信息是可以计算的，神经美学则将美学规律

12、与人脑、神经系统的动态表征相结合，都试图用科学计算的手段来揭开艺术的神秘面纱。大数据除具有复杂性之外，全面性也是其重要的特点，这种全面性包含数量上的全面以及结构上的多样。在小样本时代，人们对于样本的选择以及找出样本之间的关系成了至关重要的事，因此，对个人的主体认知水平和主观判断依赖较强，而大数据的全面性意味着我们可以考察绝大部分对象的情况，而不需要有限地选取对象，这样也就在某种程度上避免了个人选择和判断带来的主观性O康德认为，审美判断的基础是个体，个体通过“共通感”而将这种判断上升到普遍性，这种共通感”是一种主观的情感而非客观的原则。康德希望用这种曲折的方式使主观的审美判断同时具有普遍性和客观

13、性，避免将审美判断建立在心理学基础上。康德追寻的普遍性是一种先天的普遍性，是绝对可靠的真实，而大数据的全面性是一种经验上的普遍性，是对真理的极限逼近。但是，我们知道，绝对真理是从未得到确证的。康德提出的这种“应当的”审美普遍性时，忽视了人的审美判断的社会的、历史的基础，以及判断的个体差异。阿多诺则指出，审美判断和人的认识图示都可能会被社会和历史所影响，从而发生改变。但是这些社会-历史维度的加入，使得人们的审美判断和偏好具有复杂性，这种复杂性只有通过大数据分析才能加以解释。因此，正是因为大数据的全面性，使得客观性得到了保证，机器分析代替了个人选择。虽然大数据本身具有客观性，但是设计算法和分析大数

14、据仍然具有一定的主观性，例如网飞公司通过大数据分析，为纸牌屋选择了的最合适的导演和主演，但是为什么是选择导演和主演，而不是选择故事或者服装等其他方面，这就是设计者的主观意愿。另外，一部影视作品也不仅仅是大数据分析的结果，剧本的创作、导演的风格、摄影的手法都是艺术创作者主观经验的体现。因此，大数据只是艺术作品的辅助手段，真正要做的是将客观的数据与主观的个人艺术体验结合起来。除了主观性和客观性的结合外，大数据对美学思维带来的影响还在于精英与大众的区别进一步淡化。小样本时代，艺术标准的制定者、艺术传播的决定者只能是少数的精英，一件作品被经典化，靠的是少数具有艺术话语权的艺术家、批评家或者赞助商，艺术

15、发展是由专家驱动的，这是一种从上而下的方式。由于传播途径的限制，大众能够看到的只能是很少的一些作品。本雅明所说的“机械复制时代”中，机械复制技术改变了艺术的传播途径，技术第一次打破了精英和大众的间隔，作者与公众的区分也消失了。大数据技术的出现，使得精准传播和及时反馈成为可能，“大数据主要与反馈有关”，艺术由观众数量及其产生的流量等数据驱动，这是一种从下而上的方式。艺术生产者可以针对不同观众的喜好来制作和推送相应的内容，例如抖音、快手等APP,这些软件应用了推荐算法，这类算法基于用户的基本信息和社交关系、基于内容流量池来进行推荐。其中内容流量池中的用户反馈最为重要，也就是将观众对作品的完播率、点赞率和互动率等视作反馈数据，以此推送新的视频给观众。“网飞估计75%的观众来自其客户推荐引擎的推荐。推荐引擎对于网飞如何留住客户至关重要观众看到的未必是艺术水准最高的一些作品，而是根据他之前的观看习惯和偏好推送出来的相关作品。这种反馈机制甚至会影响影视剧的制作方式，例如这几年风靡一时的IP (inte